A expansão de uma rede varejista envolve decisões que podem comprometer anos de operação quando um ponto comercial não corresponde às expectativas de desempenho. A escolha de um endereço exige compreender o perfil de consumo da região, a concorrência, o fluxo de pessoas, a visibilidade da loja e as condições de acesso. Com o avanço da inteligência artificial (IA), parte dessas análises ganhou velocidade e precisão, permitindo estimar cenários de vendas antes mesmo da abertura de uma unidade.
No KFC, esse processo passa por uma transformação que acompanha o avanço da rede no Brasil. Depois de ocupar os principais shopping centers, a marca avança em direção às lojas de rua e aos drive-thrus, formatos que exigem critérios específicos de localização e avaliação de potencial comercial. Para apoiar essa estratégia, a companhia desenvolve, em parceria com a Cortex, um modelo preditivo de vendas que combina informações georreferenciadas e variáveis sociodemográficas.
A iniciativa faz parte de uma mudança na maneira de trabalhar com expansão comercial, área em que a experiência acumulada ainda tem papel determinante. Com 29 anos de atuação no segmento, Roberto Leivas, diretor de desenvolvimento do KFC no Brasil, acompanha essa evolução desde um período em que profissionais precisavam construir mapas manualmente e coletar informações presencialmente. Hoje, a tecnologia permite cruzar grandes volumes de dados, mas a decisão final continua dependendo da interpretação humana.
“Quando comecei, não tínhamos Waze ou Google para consultar a localização de uma rua. A cartografia brasileira era bastante desenvolvida em algumas capitais, mas havia vias que nem sequer estavam completamente delimitadas nos mapas. Precisávamos montar nossos próprios mapas, copiando e juntando páginas do guia Quatro Rodas para formar uma representação detalhada dos bairros. Também contratávamos voos para obter fotografias aéreas e compreender a cidade vista de cima”, relembrou Leivas, em entrevista ao Podcast Mundo do Marketing.
Da cartografia manual aos modelos preditivos
A transformação tecnológica modificou profundamente a rotina dos profissionais de expansão. A mudança não se restringe à facilidade de localizar endereços. O volume de informações disponível também alterou a capacidade de avaliar oportunidades e reduzir decisões baseadas exclusivamente em percepção individual. Ferramentas de geomarketing permitem reunir dados de diferentes fontes, enquanto sistemas de inteligência artificial aceleram o processamento e a construção de cenários para orientar os investimentos.
A parceria entre KFC e Cortex está inserida nesse contexto. O projeto, que já se encontra em fase de testes, utiliza modelos preditivos para estimar o desempenho de futuros pontos comerciais. A metodologia considera diferentes caminhos de análise, dependendo da quantidade de unidades existentes e da disponibilidade de referências comparáveis.
“Existem duas maneiras de construir um modelo preditivo de vendas para a expansão. A primeira utiliza lojas que já apresentam desempenho conhecido para determinados públicos e regiões. Elas funcionam como unidades-espelho: analisamos locais com características semelhantes, observamos o potencial de consumo e identificamos as taxas de captura e conversão dessas lojas para projetar o resultado de futuras operações”, acrescentou o executivo.
A mudança dos shoppings para as lojas de rua
A estratégia do KFC exige uma abordagem específica porque a rede está em um momento de transição de seus formatos comerciais. Segundo Leivas, os principais shopping centers já contam com unidades da marca, o que direciona parte do processo de expansão para endereços de rua e operações com drive-thru. Nesse cenário, a empresa ainda não dispõe de uma quantidade expressiva de lojas de rua que permita utilizar o desempenho de unidades existentes como referência direta.
A alternativa é alimentar os modelos com um conjunto de características consideradas ideais para uma operação do segmento. A análise combina informações sociodemográficas, posicionamento dos consumidores, presença de concorrentes, pesquisas de preços e condições de visibilidade e acesso ao imóvel. Para os drive-thrus, também entram na avaliação aspectos relacionados ao trânsito, como a velocidade média dos veículos na avenida.
A combinação dessas variáveis permite construir projeções com diferentes níveis de desempenho, incluindo cenários conservadores, moderados e otimistas. O objetivo é dimensionar o potencial comercial de cada endereço e reduzir a margem de erro antes de assumir compromissos imobiliários de longo prazo.
A tecnologia, entretanto, precisa estar acompanhada de critérios objetivos para a aprovação dos pontos. Uma oportunidade aparentemente vantajosa pode gerar prejuízos prolongados quando não atende aos requisitos mínimos da operação. Por isso, a disciplina na seleção dos imóveis é parte central da gestão de expansão.
“Costumo brincar com minha equipe que existem duas regras fundamentais: não se apaixonar por nenhum ponto comercial e entender que é melhor dizer não rapidamente do que chegar a um sim demorado. Se um endereço não atende aos pré-requisitos mínimos estabelecidos para reduzir a possibilidade de erro, não devemos hesitar em recusá-lo. Aquilo que parece barato hoje pode sair muito caro no futuro”, disse Leivas.
A responsabilidade envolve recursos financeiros e consequências que ultrapassam o departamento de expansão. Uma unidade mal planejada pode comprometer a operação, afetar a percepção da marca e, no caso de companhias de capital aberto, até repercutir no preço das ações. A análise de localização, portanto, precisa considerar os efeitos do investimento sobre o negócio como um todo.
A inteligência artificial aprende com os erros
Os modelos preditivos também dependem de um processo contínuo de aperfeiçoamento. Uma projeção não representa uma garantia de desempenho imediato, já que cada região e segmento apresenta particularidades que podem interferir na maturação de uma nova unidade. No Brasil, a diversidade entre mercados locais torna ainda mais importante acompanhar os resultados depois da inauguração.
Nesse processo, a inteligência artificial pode incorporar informações das lojas abertas, identificar divergências entre as projeções e os resultados efetivos e atualizar os parâmetros utilizados nas próximas análises. A lógica se aproxima do ciclo PDCA, mencionado por Leivas, no qual o aprendizado obtido durante a execução alimenta melhorias nos processos seguintes.
“Você abre uma unidade com o auxílio da inteligência artificial e toma uma decisão com base no modelo. Mas cada negócio tem sua própria curva de maturação. Não podemos esperar que o ponto entregue, no primeiro mês ou no primeiro ano, exatamente aquilo que a IA projetou. É preciso compreender essas diferenças, alimentar novamente o sistema com os resultados e permitir que a máquina aprenda com as inaugurações e com os erros que acontecerem. Para mim, o grande ganho da IA está justamente nessa capacidade de aprender durante o processo”, ponderou o executivo.
A perspectiva é de que essa capacidade de adaptação amplie as possibilidades de aplicação da tecnologia no varejo. Leivas considera que o setor ainda está no início dessa transformação e projeta mudanças importantes nos próximos cinco a dez anos, inclusive em aplicações que atualmente não fazem parte da rotina das empresas.
O trabalho de campo continua decisivo
Mesmo com o avanço dos modelos preditivos, a avaliação presencial permanece indispensável para validar as condições de um imóvel. A inteligência artificial consegue processar informações territoriais e identificar padrões, mas não substitui a observação de aspectos que dependem da experiência de quem conhece a dinâmica das ruas e o comportamento dos consumidores.
A análise precisa considerar, por exemplo, como uma região funciona em diferentes horários. Um endereço com boa movimentação durante o dia pode apresentar condições inadequadas depois das 18h, seja pela segurança, pela visibilidade ou pelo perfil do público que circula pelo local. São características que exigem visitas e observação direta, especialmente quando a operação envolve investimentos elevados.
No KFC, a aprovação de um endereço depende da visita do próprio diretor e de uma avaliação detalhada da equipe. Desde que chegou à companhia, em outubro, Leivas afirma ter visitado mais de 100 imóveis em pelo menos 14 estados brasileiros. O levantamento presencial complementa os estudos de mercado preparados pelos profissionais de expansão e permite observar também o funcionamento de outros estabelecimentos comerciais.
“A inteligência artificial não vai visitar um imóvel para verificar como é a segurança à noite, como o público se comporta ou qual é a visibilidade daquele endereço. Uma localização que parece adequada durante o dia pode não funcionar para o negócio depois das 18h. Existem aspectos empíricos que fazem parte da experiência do profissional de expansão e que chamamos de ‘gasto de sola’. No KFC, não aprovamos um ponto que eu não tenha visitado e que nossa equipe não tenha estudado detalhadamente em campo”, destacou Leivas.
Comportamento do consumidor orienta a expansão
A observação do mercado também ajuda a compreender uma disputa que não se limita às empresas do mesmo segmento. A concorrência pelo orçamento do consumidor envolve diferentes categorias de produtos e serviços, já que as pessoas precisam distribuir seus recursos entre prioridades cada vez mais diversas.
O endividamento e o comprometimento de parte da renda com atividades como apostas digitais são exemplos mencionados pelo executivo para ilustrar a pressão sobre o dinheiro disponível no orçamento. Nesse contexto, compreender o consumidor exige observar como ele escolhe onde gastar e quais marcas conseguem conquistar atenção.
A análise de comportamento ganha importância porque mudanças nos hábitos de consumo podem alterar a atratividade de determinados mercados e formatos comerciais. A leitura das vitrines, dos produtos destacados e das faixas de preço praticadas por estabelecimentos de diferentes segmentos ajuda a identificar características do público que uma empresa pretende alcançar.
“Não podemos pensar apenas na indústria de alimentação como nossa concorrente. Dependendo do público que queremos atingir, tudo pode representar uma disputa pela parcela do orçamento do consumidor. Precisamos entender essa pessoa, o que ela deseja e quais necessidades podem surgir amanhã. É quase um exercício de antropologia: observar o comportamento humano e compreender o que as pessoas querem, precisam e ainda não sabem que vão precisar”, concluiu Leivas.
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